Applied AI in Healthcare: Machine Learning and Deep Learning with Python

人工知能は、患者の転帰の予測から複雑な遺伝子配列の解析まで、現代医療を変革しています。ヘルスケア分野にデータサイエンスを応用したい場合、安全で正確、かつ倫理的なモデルを構築する方法を理解することが最初の重要なステップです。 この包括的なテキストベースのコースでは、ヘルスケアデータサイエンス、機械学習、ディープニューラルネットワークの基本概念を学びます。業界標準のPythonライブラリを使用して、医療データセットの前処理、予測モデルの構築、および実際のパフォーマンスの評価を行うスキルを習得します。 学習内容: - 欠損臨床データの処理や特徴量スケーリングを含む、医療データ前処理の基本概念を理解する。 - 患者分類のために、Support Vector Machines、KNN、Logistic Regressionなどの古典的な機械学習モデルを構築する。 - 二項およびカテゴリカルなヘルスケア予測タスクを解決するために、ディープフィードフォワードニューラルネットワークを設計する。 - 基本的な自然言語処理（NLP）技術を使用して、生物医学テキストおよびDNAシーケンスを処理する。 - 混同行列、ROC曲線、およびヘルスケアの説明可能性のためのSHAPのような最新の解釈可能性ツールを使用して、モデルの信頼性を評価する。 - 機密性の高い医療データセットを処理する際に、最新のデータプライバシーおよび倫理基準を適用する。 コースは、ヘルスケアデータと基本的な可視化の基本概念から始まり、教師あり機械学習アルゴリズムとディープラーニングアーキテクチャへと徐々に進みます。構造化されたテキスト説明、コードウォークスルー、および理解を深めるための概念演習を通じて進んでいきます。 このコースは、AI初心者で、機械学習を医学に応用する方法を学びたいと考えている、意欲的なデータサイエンティスト、ヘルスケア専門家、およびソフトウェア開発者を対象としています。人工知能に関する事前の経験は必要ありませんが、Pythonの基本的な知識があると役立ちます。 今日からヘルスケアデータサイエンスへの旅を始め、違いを生み出すモデルの構築方法を学びましょう。